1. 求农大的 祖国统一是中华民族的根本利益所在 课程论文 祖国统一是中华民族的根本利益所在论文，需要多少文字？ 2. 中国农业大学网络教育学院 2011年课程考试 《传播与沟通》课程论文 （论文题目有效期：2010年10月11日至20 第三题 演讲与主持相通又有一定区别。都是当场讲话 又有即兴成份 3. 中国农大远程教育 课程考试没通过怎么办 112 批次的，刚查到有一课的课程论文没通过。问怎么办啊。 你好，请放心，做好作业，论文的话随便写写都通过的，只要不离题就行了。不通过的可以补考。 4. 网上农大《文献检索》课程论文，题目“小额信贷的绩效评价"或"小额信贷的法律制度研究”，哪位大神帮帮忙 你好的！ ① 中国知网也好、万方数据也好都有例子！ ② 并且大部分的院校都有免费的接口！ ③ 如果真没有免费的接口，那就网络知道悬赏求助下载吧！ ④ 要是要外文的论文准备翻译的话，最好的办法就是【谷歌学术】 【友情提示】==================论文写作方法=========================== {首先就不要有马上毕业，最后一次花点钱就得了的想法} ① 其实，原创的论文网上没有免费为你代谢的！谁愿意花时间给你写这个呢？难道你在空闲的时间原以为别人提供这种毫无意义的服务么？所以：还不如自己写。主要是网上的不可靠因素太多，万一碰到人的，就不上算了。 ② 写作论文的简单方法，首先大概确定自己的选题【这个很可能老师已经给你确定了】，然后在网上查找几份类似的文章。 ③ 通读一些相关资料，对这方面的内容有个大概的了解！看看别人都从哪些方面写这个东西！ ④ 参照你们学校的论文的格式，列出提纲，接着要将提纲给你们老师看看，再修改。等老师同意你这个提纲之后，你就可以补充内容！ ⑤ 也可以把这几份论文综合一下，从每篇论文上复制一部分，组成一篇新的文章！然后把按自己的语言把每一部分换下句式或词，经过换词不换意的办法处理后,网上就查不到了！ ⑥ 最后，到万方等数据库进行检测【这里便宜啊，每一万字才1块钱】，将扫红部分进行再次修改！ ⑦ 祝你顺利完成论文! 【WARNING】========================================================= [Ⅰ] 如果确认找人代笔，交押金的要慎重考虑！ [Ⅱ] 淘宝交易的话，一定看好他的打款时间，有的设定为【3天】，到期之后人家自然收到钱！ [Ⅲ] 希望用我的回答能让童鞋们多个心眼！ 5. 中国农业大学网络教育学院的课程论文严格吗，差不多就行吧，谢谢 1自考生和网络教育学生报名现场确认截止日期前取得国家承认的大学本科毕业证书回，无论是否已取得学位都能答报考全国硕士有的学校还在此条件的基础上加上必须通过自考本科主干课程的规定，有的学校规定部分专业不招收大专毕业生。司马幽瓿r 6. 网上农大2017年课程论文组织论文学怎么写 你所说的“农大”，是指中国农业大学、华中农业大学、华南农业大学、湖南专农业大学、江西农业大学、山东属农业大学、山西农业大学、内蒙古农业大学、新·疆农业大学、东北农业大学、云南农业大学、四川农业大学、安徽农业大学、南京农业大学、河南农业大学、河北农业大学还是青岛农业大学？ 国内的“农大”遍地都是。
1.按期毕业的高等学历继续教育本科毕业生：
（1）外语要求：①非英语专业毕业生参加全国公共英语等级考试（PETS-3）笔试成绩达到学校规定标准（≧60分）。②英语专业学生参加山东省统一组织的学士学位外语考试（第二外语）成绩合格；
（2）专业主干课程平均成绩70分（含70分）以上。专业主干课程不再单独组织考试，认可学习期间考试成绩。
2.自学考试本科毕业生：
（1）外语要求（满足下列条件之一即可）：①取得全国公共英语等级考试笔试合格证三级及以上的；②自学考试本科毕业生课程《英语（二）》考试合格的；
（2）自学考试本科生本科考试计划中所有课程平均成绩65分以上，毕业论文成绩75分或良好以上；考试期间无作弊记录。
申报材料
①信息填写准确、双面打印的《青岛农业大学成人高等教育、自学考试本科毕业生学士学位申请表》1份（附件2，要求必须粘贴照片，表中所有项目必须填写完整并盖函授站印章，背面申请人签字确认，内容填写不完整，没有签署函授站意见并加盖公章的申请表一律不予接收）
②英语成绩证明材料：PETS-3成绩通知单或合格证复印件1份。
青岛农业大学的土木工程毕业设计占4个学分，是学士学位必修课程。这门课程旨在锻炼学生的实践能力，提高学生的工程实践能力和科学研究能力。青岛农业大学的土木工程毕业设计要求学生完成一项具有实用价值的现实问题研究，按照规定的步骤进行论文写作，并通过评论答辩的方式完成。
可以不是同一个老师，两个分开选导师。不过一般来说，最好选同一个，因为老师对你更熟悉，在选题方面可以多给一些建议。选不同的也没有影响。谢谢采纳~
论文的格式在学校打印的地方都有，
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1.按期毕业的高等学历继续教育本科毕业生：
（1）外语要求：①非英语专业毕业生参加全国公共英语等级考试（PETS-3）笔试成绩达到学校规定标准（≧60分）。②英语专业学生参加山东省统一组织的学士学位外语考试（第二外语）成绩合格；
（2）专业主干课程平均成绩70分（含70分）以上。专业主干课程不再单独组织考试，认可学习期间考试成绩。
2.自学考试本科毕业生：
（1）外语要求（满足下列条件之一即可）：①取得全国公共英语等级考试笔试合格证三级及以上的；②自学考试本科毕业生课程《英语（二）》考试合格的；
（2）自学考试本科生本科考试计划中所有课程平均成绩65分以上，毕业论文成绩75分或良好以上；考试期间无作弊记录。
申报材料
①信息填写准确、双面打印的《青岛农业大学成人高等教育、自学考试本科毕业生学士学位申请表》1份（附件2，要求必须粘贴照片，表中所有项目必须填写完整并盖函授站印章，背面申请人签字确认，内容填写不完整，没有签署函授站意见并加盖公章的申请表一律不予接收）
②英语成绩证明材料：PETS-3成绩通知单或合格证复印件1份。
专业代码专业名称院校代码课程代码课程名称考核时间报到或考核地点联系电话130310动画214504动画运动规律2023年3月25日8:30-12:00考生网上报名结束后，请务必及时关注青岛农业大学动漫与传媒学院网站（）右侧通知公告栏，查看考试缴费方式及相关通知。0532-58957208589575874507动画场景设计2023年3月25日14:00-17:304508动画设计稿2023年3月26日8:30-12:004506角色设计2023年3月26日14:00-17:307999毕业设计2023年3月27日8:30-12:00 14:00-17:3090401动物医学2119计算机应用基础见省报名简章备注6999毕业论文2023年3月4日上午08:30辅导,3月25日上午08:30答辩青岛农业大学行政办公楼13110532-58957930自考/成考有疑问、不知道自考/成考考点内容、不清楚当地自考/成考政策，点击底部咨询官网老师，免费获取个人学历提升方案：
大学本科毕业论文格式范文
一段忙碌又充实的大学生活要即将结束，毕业论文是大学生都必须通过的，毕业论文是一种比较正规的、比较重要的检验大学学习成果的形式，我们该怎么去写毕业论文呢？下面是我为大家整理的大学本科毕业论文格式范文，仅供参考，大家一起来看看吧。
一、纸张和页面要求
A4纸，纵向单面打印。页边距要求如下：页边距上下各为厘米，左边距为，右边距为厘米。
二、论文装订页码顺序
1、封面（按标准格式装订）
2、论文摘要、关键词（中、英文单独成页，不标页码）
3、目录（要求至少有两个层次，各层次需注明其在论文中的页码）
4、论文
①引言或绪论（单独成页。页码从1开始标注，连续标注页码，至参考文献止）②正文
③结论（单独成页）
④参考文献（单独成页）
三、章节目序号
章节目序号的级序规定如下：一、（一）1（1）①
四、排版格式
1、封面题目用三号楷体，居中；专业、学生姓名及指导教师姓名等用三号楷体，居中。、“摘要”，两字中间空两格，三号黑体，居中，加粗，上下各空一行。摘要内容小四号宋体，行间距为“固定值”3磅。“关键词”小四号黑体，加粗。
3、“目录”，两字中间空两格，三号黑体，居中，加粗，上下各空一行。目录下的各章节标题（前面无空格（顶格）），小四号宋体。行间距为“固定值”3磅。
4、“引言”，两字中间空两格，三号黑体，居中，加粗，上下不空行。内容小四号宋体，行间距为“固定值”3磅。
5、正文内容，小四号宋体，行间距为“固定值”3磅。所有段落和标题前均空两格。第一级标题字体加粗。
6、结论，两字中间空两格，三号黑体，居中，加粗，上下不空行。内文小四号，宋体，行间距为“固定值”3磅。
7、“参考文献”，三号黑体，居中，加粗，上下各空一行；内文小四号，宋体，每段前面空两格。
一、纸型、页面设置、版式和用字。
毕业论文一律用国际标准a4型纸（297mmx210mm）打印。
页面分图文区与白边区两部分，所有的文字、图形、其他符号只能出现在图文区内。白边区的尺寸（页边距）为：天头（上）25mm，地脚（下）20mm，订口（左）25mm，翻口（右）20mm。
文字图形一律从左至右横写横排。文字一律通栏编辑。
使用规范的简化汉字。除非必要，不使用繁体字。忌用异体字、复合字及其他不规范的汉字。
二、论文封面
封面由文头、论文标题、作者、学校、年级、学号、指导教师、答辩组成员、答辩日期、申请学位等项目组成。
文头：封面顶部居中，占两行。上一行内容为“河南广播电视大学”用小三号宋体；下一行内容为“汉语言文学专业（本科）毕业论文”，3号宋体加粗。文头上下各空一行。
论文标题：2号黑体加粗，文头下居中，上下各空两行。
论文副题：小2号黑体加粗，紧挨正标题下居中，文字前加破折号。
作者、学校（市级电大）、年级、学号、指导教师、答辩组成员、答辩日期、申请学位等项目名称用3号黑体，内容用3号楷体，在正副标题下适当居中左对齐依次排列。占行格式为：
作者：xxx
学校：xxx年级：xxx学号：xxx
指导教师：xxx职称：xxx
答辩组成员：
xxx（主持人）职称：xxx
xxx职称：xxx
答辩日期：x年x月x日
申请学位：学士（不申请可省略此项）
大学本科论文格式要求：
一、论文的结构与要求
毕业设计(论文)包括以下内容(按顺序)：
本科论文包括封面、目录、标题、内容摘要、关键词、正文、注释、参考文献等部分。如果需要，可以在正文前加“引言”，在参考文献后加“后记”。论文一律要求打印，不得手写。
1.目录
目录应独立成页，包括论文中全部章、节和主要级次的标题和所在页码。本科论文格式要求
2.论文标题
论文标题应当简短、明确，有概括性。论文标题应能体现论文的核心内容、法学专业的特点。论文标题不得超过25个汉字，不得设置副标题，不得使用标点符号，可以分二行书写。论文标题用词必须规范，不得使用缩略语或外文缩写词(通用缩写除外，比如wto等)。
3.内容摘要
内容摘要应扼要叙述论文的主要内容、特点，文字精练，是一篇具有独立性和完整性的短文，包括主要成果和结论性意见。摘要中不应使用公式、图表，不标注引用文献编号，并应避免将摘要撰写成目录式的内容介绍。内容摘要一般为200个汉字左右。
4.关键词
关键词是供检索用的主题词条，应采用能够覆盖论文主要内容的通用专业术语(参照相应的专业术语标准)，一般列举3——5个，按照词条的外延层次从大到小排列，并应出现在内容摘要中。
5.正文
正文一般包括绪论(引论)、本论和结论等部分。正文字数本科不少于6000字，专科一般不少于5000字，正文必须从页首开始。
*绪论(引论)全文的开始部分，不编写章节号。一般包括对写作目的、意义的说明，对所研究问题的认识并提出问题。
*本论是全文的核心部分，应结构合理，层次清晰，重点突出，文字通顺简练。
*结论是对主要成果的归纳，要突出创新点，以简练的文字对所做的主要工作进行评价。结论一般不超过500个汉字。
正文一级及以下子标题格式如下：一、;(一);1.;(1);①。
6.注释
注释是对所创造的名词术语的解释或对引文出处的说明。注释采用脚注形式，用带圈数字表示序号，如注①、注②等，数量不少于10个。
7.参考文献
参考文献是论文的不可缺少的组成部分,是作者在写作过程中使用过的文章、著作名录。参考文献应以近期发表或出版的'与法学专业密切相关的学术著作和学术期刊文献为主，数量不少于6篇。
产品说明、技术标准、未公开出版或发表的研究论文等不列为参考文献，有确需说明的可以在后记中予以说明。
二、打印装订要求
论文必须使用标准a4打印纸打印，一律左侧装订，并至少印制3份。页面上、下边距各厘米，左右边距各厘米，并按论文装订顺序要求如下：
1.封面
封面包括《广西广播电视大学关于毕业设计(论文)评审表》(封面、附录4)、《学生毕业设计(论文)评审表》(封2)、《广西广播电视大学关于毕业设计(论文)答辩申报表》(封3、附录5)。
2.目录
目录列至论文正文的三级及以上标题所在页码，内容打印要求与正文相同。目录页不设页码。
3.内容摘要
摘要标题按照正文一级子标题要求处理，摘要内容按照正文要求处理。
4.关键词
索引关键词与内容摘要同处一页，位于内容摘要之后，另起一行并以“关键词：”开头(采用黑体)，后跟3~5个关键词(采用宋体)，词间空1字，即两个字节，其他要求同正文。
5.正文
正文必须从内容提要页开始，并设置为第1页。页码在页末居中打印，其他要求同正文(如正文第5页格式为“―5―”)。
论文标题为标准三号黑体字，居中，单倍行间距;
论文一级子标题为标准四号黑体字，居中，20磅行间距;
正文一律使用标准小四号宋体字，段落开头空两个字，行间距为固定值20磅;
正文中的插图应与文字紧密配合，文图相符，内容正确，绘制规范。插图按章编号并置于插图的正下方，插图不命名，如第二章的第三个插图序号为“图2—3”，插图序号使用标准五号宋体字;
正文中的插表不加左右边线。插表按章编号并置于插表的左上方，插表不命名，如第二章的第三个插表序号为“表2—3”，插表序号使用标准五号宋体字。
6、 参考文献
按照gb7714—87《文后参考文献著录规则》规定的格式打印，内容打印要求与论文正文相同。参考文献从页首开始，格式如下：
(1)著作图书文献
序号 作者 《书名》，出版地：出版者，出版年份及版次(第一版省略)
如：[4] 劳凯声 《教育法论》，南京：江苏教育出版社，xx
(2)译著图书文献
序号 作者 《书名》，出版地：出版者，出版年份及版次(第一版省略)
(3)学术刊物文献
序号 作者 《文章名》，《学术刊物名》，年卷(期)
如：[5]周汉华 《变法模式与中国立法法》，《中国社会科学》，xx(1)
(4)学术会议文献
序号 作者 《文章名》，编者名，会议名称，会议地址，年份，出版地，出版者，出版年
(5)学位论文类参考文献
序号 作者 《学位论文题目》，学校和学位论文级别，答辩年份
(6)西文文献
著录格式同中文，实词的首字母大写，其余小写。
参考文献作者人数较多者只列前三名，中间用逗号分隔，多于三人的后面加“等”字(西文加“etc.”)。
学术会议若出版论文集者，在会议名称后加“论文集”字样;未出版论文集者省去“出版者”、“出版年”项;会议地址与出版地相同的省略“出版地”，会议年份与出版年相同的省略“出版年”。
三、毕业设计(论文)装袋要求
毕业设计(论文)是专业教学的重要内容，必须规范管理，统一毕业设计(论文)材料装袋要求：
1、论文稿本。经指导的提纲，一稿、二稿和装订好的正稿。
2、过程记录表。包括指导教师指导记录表，学生毕业设计(论文)评审表(答辩过程记录表)等;
3、相关材料。法专业要求的其他材料，如法学社会调查报告等。
有开题答辩。青岛大学的毕业论文中有开题答辩，开题答辩要看青岛大学安排和个人的答辩准备情况，如果准备好可以答辩当天去。青岛大学地地理位置非常好，在青岛市香港东路，紧邻最繁华的香港中路。那里寸土寸金，离市政府，五四广场，奥帆中心也非常非常近。
毕业论文本科范文示例：
国民财富的定义。
英国剑桥大学的著名经济学家帕瑟达斯古柏塔（Parthas Dasgupta）教授认为，如果在任意一个时间点，社会福利不下降的话，发展的道路是可持续的。
这样的阐述体现了可持续发展所包含的代际公平内涵，即在谋求当代福利提高的同时，也不应损害未来人们谋求这种福利的能力。当前的国民财富存量被认为是未来消费的现值，也是未来社会福利实现的基础。
由此可见，可持续发展就是创造、保持和管理财富的过程。这样可持续发展与财富之间的关系就明确了：为了实现可持续发展就必须保持财富存量不减少，即要求当期的财富流量不能为负，在特定阶段，一国可持续发展应表现为其国家财富的非负增长。
毕业论文注意事项：
由于可持续发展强调社会、经济、自然环境3个系统之间的相互协调，因此，财富不应仅限于经济学的经济资产，应全面包括自然方面、人力方面和社会方面。因此，世界银行有关专家认为，国家财富应是一国所拥有的生产资产、自然资产、人力资源和社会资本的总和。
基因芯片表达谱数据的预处理分析。中国生物化学与分子生物学报，2006年4月22(4):272~27基因芯片数据分析过程：从原始数据到生物学意义。生物技术通讯，或baiduy一下吧，貌似不能上传附件
谁一个、、论文不才交么……生物信息在生物学研究中的作用。生物信息是指生物体中包含的全部信息，如基因组信息、蛋白质、核酸、糖类等生物大分子的结构等。生物信息对生物体的生存、繁殖都起着重要作用。生物信息包含的范围很广，除遗传物质、神经电冲动和激素之外，生物体发出的声音、气味、颜色以及生物的行为本身都含有信息，都对生物的个体和群体产生影响，和生物的生存与进化密不可分。生物信息的特点是消耗极少的能量和物质即可产生极大的生物效应。生物信息一般可分为遗传信息、神经和感觉信息及化学信息。虽然遗传信息和神经感觉信息的载体都属于化学物质，但通常所指的化学信息是除以上两类物质以外的化学物质所携带和传递的信息。高等生物的激素及昆虫外激素都属于这一类。遗传信息是指生物为复制与自己相同的东西、由亲代传递给子代、或各细胞每次分裂时由细胞传递给细胞的信息, 即碱基对的排列顺序(或指DNA分子的脱氧核苷酸的排列顺序） 。遗传信息以密码形式存储在DNA分子上，通过DNA的复制传递给子代。在后代生长发育过程中，遗传信息自DNA转录给RNA，后翻译成特异的蛋白质，以执行各种生命功能。从历史上看，首先是由（1866）的研究形成了概念，即相应于生物各种性状的因素（现在称为基因）中包含着相应的信息（以后等人（1941）所开创了遗传生物化学的研究，描绘出这样一个轮廓：基因和决定生物结构与功能的蛋白质之间具有一对一的对应关系。 关于基因的化学本质方面，根据等（1944）进行的转化实验，以及和（1952）用大肠杆菌噬菌体的DNA进行的性状表达实验，已阐明DNA是遗传信息的载体。附着DNA结构研究的进展，现在已经确立了这样的概念，即基因所具有的信息可将DNA的碱基排列进行符号化。信息在表达时，DNA的碱基排列首先被转录成RNA的碱基排列，然后再根据这种排列合成蛋白质。有的病毒的遗传信息的载体不是DNA，而是RNA。遗传信息不仅有相应于蛋白质的基因信息，也包括对信息解读所必需的信息、控制信息表达所必需的信息，以及生物为了复制与自己相同结构所必需的一切信息。神经和感觉信息靠电脉冲和神经递质携带和传递。神经系统接受内外环境中的信息，进行加工处理，调节和控制机体各部分功能。生物靠神经系统电脉冲和神经递质携带和传递。神经系统的功能是接收、传递内外环境中的信息，加以处理、分析,从而控制和调节机体各部功能,对环境作出适当的反应。因此，神经信息对于有机体的生存以及正常生活起着至关重要的作用。化学信息是除上述两类物质外由化学介质传递的信息。生物体的各种功能能够有条不紊地进行，对环境能及时做出反应，是由于生物体内存在着通过各种各样的化学信息分子进行传递的信息系统。生物信息在生物研究中有重要作用，然而，原始的生物信息资源挖掘出来后，生命科学工作者面临着严峻的挑战：数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？生物信息学产业的高级阶段体现于此，人类从此进入了以生物信息学为中心的后基因组时代。结合生物信息学的新药创新工程即是这一阶段的典型应用。因此，生物信息学便是生物信息在生物研究中重要应用。 生物信息学是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。生物信息学研究对象是生物信息。其研究重点主要体现在基因组学和蛋白学两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信息。 具体而言，生物信息学作为一门新的学科领域，它是把基因组DNA序列信息分析作为源头，在获得蛋白质编码区的信息后进行蛋白质空间结构模拟和预测，然后依据特定蛋白质的功能进行必要的药物设计。基因组信息学,蛋白质空间结构模拟以及药物设计构成了生物信息学的3个重要组成部分。从生物信息学研究的具体内容上看，生物信息学应包括这3个主要部分：(1)新算法和统计学方法研究；(2)各类数据的分析和解释；(3)研制有效利用和管理数据新工具。 生物信息学作为基因组研究的有力武器，被广泛地用来加快新基因的寻找过程，以达到将“有用”新基因抢先注册专利的目的。在这场世界范围内的竞争中，中国科学家以及科研资金投向的决策部门如何结合我国科研水平的现状、优势领域等客观情况将有限的投资投入以求获得最大可能的科学研究以及商业回报，是一个无法回避的新课题。 生物信息学的主要研究方向： 基因组学 - 蛋白质组学 - 系统生物学 - 比较基因组学，随着包括人类基因组计划在内的生物基因组测序工程的里程碑式的进展，由此产生的包括生物体生老病死的生物数据以前所未有的速度递增，目前已达到每14个月翻一番的速度。同时随着互联网的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。然而这些仅仅是原始生物信息的获取，是生物信息学产业发展的初组阶段，这一阶段的生物信息学企业大都以出售生物数据库为生。以人类基因组测序而闻名的塞莱拉公司即是这一阶段的成功代表。 综上所述,对生物信息的研究对生物学的蓬勃发展具有重要作用。
生物信息学我有来头
一, 生物信息学发展简介生物信息学是建立在分子生物学的基础上的,因此,要了解生物信息学,就必须先对分子生物学的发展有一个简单的了解.研究生物细胞的生物大分子的结构与功能很早就已经开始,1866年孟德尔从实验上提出了假设:基因是以生物成分存在[1],1871年Miescher从死的白细胞核中分离出脱氧核糖核酸(DNA),在Avery和McCarty于1944年证明了DNA是生命器官的遗传物质以前,人们仍然认为染色体蛋白质携带基因,而DNA是一个次要的角色.1944年Chargaff发现了著名的Chargaff规律,即DNA中鸟嘌呤的量与胞嘧定的量总是相等,腺嘌呤与胸腺嘧啶的量相等.与此同时,Wilkins与Franklin用X射线衍射技术测定了DNA纤维的结构.1953年James Watson 和FrancisCrick在Nature杂志上推测出DNA的三维结构(双螺旋).DNA以磷酸糖链形成发双股螺旋,脱氧核糖上的碱基按Chargaff规律构成双股磷酸糖链之间的碱基对.这个模型表明DNA具有自身互补的结构,根据碱基对原则,DNA中贮存的遗传信息可以精确地进行复制.他们的理论奠定了分子生物学的基础.DNA双螺旋模型已经预示出了DNA复制的规则,Kornberg于1956年从大肠杆菌()中分离出DNA聚合酶I(DNA polymerase I),能使4种dNTP连接成的复制需要一个DNA作为模板.Meselson与Stahl(1958)用实验方法证明了DNA复制是一种半保留复制.Crick于1954年提出了遗传信息传递的规律,DNA是合成RNA的模板,RNA又是合成蛋白质的模板,称之为中心法则(Central dogma),这一中心法则对以后分子生物学和生物信息学的发展都起到了极其重要的指导作用.经过Nirenberg和Matthai(1963)的努力研究,编码20氨基酸的遗传密码得到了破译.限制性内切酶的发现和重组DNA的克隆(clone)奠定了基因工程的技术基础.正是由于分子生物学的研究对生命科学的发展有巨大的推动作用,生物信息学的出现也就成了一种必然.2001年2月,人类基因组工程测序的完成,使生物信息学走向了一个高潮.由于DNA自动测序技术的快速发展,DNA数据库中的核酸序列公共数据量以每天106bp速度增长,生物信息迅速地膨胀成数据的海洋.毫无疑问,我们正从一个积累数据向解释数据的时代转变,数据量的巨大积累往往蕴含着潜在突破性发现的可能,"生物信息学"正是从这一前提产生的交叉学科.粗略地说,该领域的核心内容是研究如何通过对DNA序列的统计计算分析,更加深入地理解DNA序列,结构,演化及其与生物功能之间的关系,其研究课题涉及到分子生物学,分子演化及结构生物学,统计学及计算机科学等许多领域.生物信息学是内涵非常丰富的学科,其核心是基因组信息学,包括基因组信息的获取,处理,存储,分配和解释.基因组信息学的关键是"读懂"基因组的核苷酸顺序,即全部基因在染色体上的确切位置以及各DNA片段的功能;同时在发现了新基因信息之后进行蛋白质空间结构模拟和预测,然后依据特定蛋白质的功能进行药物设计[2].了解基因表达的调控机理也是生物信息学的重要内容,根据生物分子在基因调控中的作用,描述人类疾病的诊断,治疗内在规律.它的研究目标是揭示"基因组信息结构的复杂性及遗传语言的根本规律",解释生命的遗传语言.生物信息学已成为整个生命科学发展的重要组成部分,成为生命科学研究的前沿.二, 生物信息学的主要研究方向生物信息学在短短十几年间,已经形成了多个研究方向,以下简要介绍一些主要的研究重点.1,序列比对(Sequence Alignment)序列比对的基本问题是比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性.从生物学的初衷来看,这一问题包含了以下几个意义[3]:从相互重叠的序列片断中重构DNA的完整序列.在各种试验条件下从探测数据(probe data)中决定物理和基因图存贮,遍历和比较数据库中的DNA序列比较两个或多个序列的相似性在数据库中搜索相关序列和子序列寻找核苷酸(nucleotides)的连续产生模式找出蛋白质和DNA序列中的信息成分序列比对考虑了DNA序列的生物学特性,如序列局部发生的插入,删除(前两种简称为indel)和替代,序列的目标函数获得序列之间突变集最小距离加权和或最大相似性和,对齐的方法包括全局对齐,局部对齐,代沟惩罚等.两个序列比对常采用动态规划算法,这种算法在序列长度较小时适用,然而对于海量基因序列(如人的DNA序列高达109bp),这一方法就不太适用,甚至采用算法复杂性为线性的也难以奏效.因此,启发式方法的引入势在必然,著名的BALST和FASTA算法及相应的改进方法均是从此前提出发的.2, 蛋白质结构比对和预测基本问题是比较两个或两个以上蛋白质分子空间结构的相似性或不相似性.蛋白质的结构与功能是密切相关的,一般认为,具有相似功能的蛋白质结构一般相似.蛋白质是由氨基酸组成的长链,长度从50到1000~3000AA(Amino Acids),蛋白质具有多种功能,如酶,物质的存贮和运输,信号传递,抗体等等.氨基酸的序列内在的决定了蛋白质的3维结构.一般认为,蛋白质有四级不同的结构.研究蛋白质结构和预测的理由是:医药上可以理解生物的功能,寻找dockingdrugs的目标,农业上获得更好的农作物的基因工程,工业上有利用酶的合成.直接对蛋白质结构进行比对的原因是由于蛋白质的3维结构比其一级结构在进化中更稳定的保留,同时也包含了较AA序列更多的信息.蛋白质3维结构研究的前提假设是内在的氨基酸序列与3维结构一一对应(不一定全真),物理上可用最小能量来解释.从观察和总结已知结构的蛋白质结构规律出发来预测未知蛋白质的结构.同源建模(homology modeling)和指认(Threading)方法属于这一范畴.同源建模用于寻找具有高度相似性的蛋白质结构(超过30%氨基酸相同),后者则用于比较进化族中不同的蛋白质结构.然而,蛋白结构预测研究现状还远远不能满足实际需要.3, 基因识别,非编码区分析研究.基因识别的基本问题是给定基因组序列后,正确识别基因的范围和在基因组序列中的精确位置.非编码区由内含子组成(introns),一般在形成蛋白质后被丢弃,但从实验中,如果去除非编码区,又不能完成基因的复制.显然,DNA序列作为一种遗传语言,既包含在编码区,又隐含在非编码序列中.分析非编码区DNA序列目前没有一般性的指导方法.在人类基因组中,并非所有的序列均被编码,即是某种蛋白质的模板,已完成编码部分仅占人类基因总序列的3~5%,显然,手工的搜索如此大的基因序列是难以想象的.侦测密码区的方法包括测量密码区密码子(codon)的频率,一阶和二阶马尔可夫链,ORF(Open Reading Frames),启动子(promoter)识别,HMM(HiddenMarkov Model)和GENSCAN,Splice Alignment等等.4, 分子进化和比较基因组学分子进化是利用不同物种中同一基因序列的异同来研究生物的进化,构建进化树.既可以用DNA序列也可以用其编码的氨基酸序列来做,甚至于可通过相关蛋白质的结构比对来研究分子进化,其前提假定是相似种族在基因上具有相似性.通过比较可以在基因组层面上发现哪些是不同种族中共同的,哪些是不同的.早期研究方法常采用外在的因素,如大小,肤色,肢体的数量等等作为进化的依据.近年来较多模式生物基因组测序任务的完成,人们可从整个基因组的角度来研究分子进化.在匹配不同种族的基因时,一般须处理三种情况:Orthologous: 不同种族,相同功能的基因Paralogous: 相同种族,不同功能的基因Xenologs: 有机体间采用其他方式传递的基因,如被病毒注入的基因.这一领域常采用的方法是构造进化树,通过基于特征(即DNA序列或蛋白质中的氨基酸的碱基的特定位置)和基于距离(对齐的分数)的方法和一些传统的聚类方法(如UPGMA)来实现.5, 序列重叠群(Contigs)装配根据现行的测序技术,每次反应只能测出500 或更多一些碱基对的序列,如人类基因的测量就采用了短枪(shortgun)方法,这就要求把大量的较短的序列全体构成了重叠群(Contigs).逐步把它们拼接起来形成序列更长的重叠群,直至得到完整序列的过程称为重叠群装配.从算法层次来看,序列的重叠群是一个NP-完全问题.6, 遗传密码的起源通常对遗传密码的研究认为,密码子与氨基酸之间的关系是生物进化历史上一次偶然的事件而造成的,并被固定在现代生物的共同祖先里,一直延续至今.不同于这种"冻结"理论,有人曾分别提出过选择优化,化学和历史等三种学说来解释遗传密码.随着各种生物基因组测序任务的完成,为研究遗传密码的起源和检验上述理论的真伪提供了新的素材.7, 基于结构的药物设计人类基因工程的目的之一是要了解人体内约10万种蛋白质的结构,功能,相互作用以及与各种人类疾病之间的关系,寻求各种治疗和预防方法,包括药物治疗.基于生物大分子结构及小分子结构的药物设计是生物信息学中的极为重要的研究领域.为了抑制某些酶或蛋白质的活性,在已知其蛋白质3级结构的基础上,可以利用分子对齐算法,在计算机上设计抑制剂分子,作为候选药物.这一领域目的是发现新的基因药物,有着巨大的经济效益.8, 其他如基因表达谱分析,代谢网络分析;基因芯片设计和蛋白质组学数据分析等,逐渐成为生物信息学中新兴的重要研究领域;在学科方面,由生物信息学衍生的学科包括结构基因组学,功能基因组学,比较基因组学,蛋白质学,药物基因组学,中药基因组学,肿瘤基因组学,分子流行病学和环境基因组学.从现在的发展不难看出,基因工程已经进入了后基因组时代.我们也有应对与生物信息学密切相关的如机器学习,和数学中可能存在的误导有一个清楚的认识.三, 生物信息学与机器学习生物信息的大规模给数据挖掘提出了新课题和挑战,需要新的思想的加入.常规的计算机算法仍可以应用于生物数据分析中,但越来越不适用于序列分析问题.究竟原因,是由于生物系统本质上的模型复杂性及缺乏在分子层上建立的完备的生命组织理论.西蒙曾给出学习的定义:学习是系统的变化,这种变化可使系统做相同工作时更有效[4].机器学习的目的是期望能从数据中自动地获得相应的理论,通过采用如推理,模型拟合及从样本中学习,尤其适用于缺乏一般性的理论,"噪声"模式,及大规模数据集.因此,机器学习形成了与常规方法互补的可行的方法.机器学习使得利用计算机从海量的生物信息中提取有用知识,发现知识成为可能[5].机器学习方法在大样本,多向量的数据分析工作中发挥着日益重要的作用,而目前大量的基因数据库处理需要计算机能自动识别,标注,以避免即耗时又花费巨大的人工处理方法.早期的科学方法—观测和假设----面对高数据的体积,快速的数据获取率和客观分析的要求---已经不能仅依赖于人的感知来处理了.因而,生物信息学与机器学习相结合也就成了必然.机器学习中最基本的理论框架是建立在概率基础上的,从某种意义来说,是统计模型拟合的延续,其目的均为提取有用信息.机器学习与模式识别和统计推理密切相关.学习方法包括数据聚类,神经网络分类器和非线性回归等等.隐马尔可夫模型也广泛用于预测DNA的基因结构.目前研究重心包括:1)观测和探索有趣的现象.目前ML研究的焦点是如何可视化和探索高维向量数据.一般的方法是将其约简至低维空间,如常规的主成分分析(PCA),核主成分分析(KPCA),独立成分分析(Independent component analysis),局部线性嵌套(LocallyLinear embedding).2)生成假设和形式化模型来解释现象[6].大多数聚类方法可看成是拟合向量数据至某种简单分布的混合.在生物信息学中聚类方法已经用于microarray数据分析中,癌症类型分类及其他方向中.机器学习也用于从基因数据库中获得相应的现象解释.机器学习加速了生物信息学的进展,也带了相应的问题.机器学习方法大多假定数据符合某种相对固定的模型,而一般数据结构通常是可变的,在生物信息学中尤其如此,因此,有必要建立一套不依赖于假定数据结构的一般性方法来寻找数据集的内在结构.其次,机器学习方法中常采用"黑箱"操作,如神经网络和隐马尔可夫模型,对于获得特定解的内在机理仍不清楚.四, 生物信息学的数学问题生物信息学中数学占了很大的比重.统计学,包括多元统计学,是生物信息学的数学基础之一;概率论与随机过程理论,如近年来兴起的隐马尔科夫链模型(HMM),在生物信息学中有重要应用;其他如用于序列比对的运筹学;蛋白质空间结构预测和分子对接研究中采用的最优化理论;研究DNA超螺旋结构的拓扑学;研究遗传密码和DNA序列的对称性方面的群论等等.总之,各种数学理论或多或少在生物学研究中起到了相应的作用.但并非所有的数学方法在引入生物信息学中都能普遍成立的,以下以统计学和度量空间为例来说明.1, 统计学的悖论数学的发展是伴随悖论而发展的.对于进化树研究和聚类研究中最显著的悖论莫过于均值了,如图1:图1 两组同心圆的数据集图1是两组同心圆构成的数据集,显然,两组数据集的均值均在圆点,这也就说明了要采用常规的均值方法不能将这两类分开,也表明均值并不能带来更多的数据的几何性质.那么,如果数据呈现类似的特有分布时,常有的进化树算法和聚类算法(如K-均值)往往会得错误的结论.统计上存在的陷阱往往是由于对数据的结构缺乏一般性认识而产生的.2, 度量空间的假设在生物信息学中,进化树的确立,基因的聚类等都需要引入度量的概念.举例来说,距离上相近或具有相似性的基因等具有相同的功能,在进化树中满足分值最小的具有相同的父系,这一度量空间的前提假设是度量在全局意义下成立.那么,是否这种前提假设具有普适性呢我们不妨给出一般的描述:假定两个向量为A,B,其中,,则在假定且满足维数间线性无关的前提下,两个向量的度量可定义为:(1)依据上式可以得到满足正交不变运动群的欧氏度量空间,这也是大多数生物信息学中常采用的一般性描述,即假定了变量间线性无关.然而,这种假设一般不能正确描述度量的性质,尤其在高维数据集时,不考虑数据变量间的非线性相关性显然存在问题,由此,我们可以认为,一个正确的度量公式可由下式给出:(2)上式中采用了爱因斯坦和式约定,描述了变量间的度量关系.后者在满足(3)时等价于(1),因而是更一般的描述,然而问题在于如何准确描述变量间的非线性相关性,我们正在研究这个问题.五, 几种统计学习理论在生物信息学中应用的困难生物信息学中面对的数据量和数据库都是规模很大的,而相对的目标函数却一般难以给出明确的定义.生物信息学面临的这种困难,可以描述成问题规模的巨大以及问题定义的病态性之间的矛盾,一般从数学上来看,引入某个正则项来改善性能是必然的[7].以下对基于这一思想产生的统计学习理论[8],Kolmogorov复杂性[98]和BIC(Bayesian Information Criterion)[109]及其存在的问题给出简要介绍.支持向量机(SVM)是近来较热门的一种方法,其研究背景是Vapnik的统计学习理论,是通过最大化两个数据集的最大间隔来实现分类,对于非线性问题则采用核函数将数据集映射至高维空间而又无需显式描述数据集在高维空间的性质,这一方法较之神经方法的好处在于将神经网络隐层的参数选择简化为对核函数的选择,因此,受到广泛的注意.在生物信息学中也开始受到重视,然而,核函数的选择问题本身是一个相当困难的问题,从这个层次来看,最优核函数的选择可能只是一种理想,SVM也有可能象神经网络一样只是机器学习研究进程中又一个大气泡.Kolmogorov复杂性思想与统计学习理论思想分别从不同的角度描述了学习的性质,前者从编码的角度,后者基于有限样本来获得一致收敛性.Kolmogorov复杂性是不可计算的,因此由此衍生了MDL原则(最小描述长度),其最初只适用于离散数据,最近已经推广至连续数据集中,试图从编码角度获得对模型参数的最小描述.其缺陷在于建模的复杂性过高,导致在大数据集中难以运用.BIC准则从模型复杂性角度来考虑,BIC准则对模型复杂度较高的给予大的惩罚,反之,惩罚则小,隐式地体现了奥卡姆剃刀("Occam Razor")原理,近年也广泛应用于生物信息学中.BIC准则的主要局限是对参数模型的假定和先验的选择的敏感性,在数据量较大时处理较慢.因此,在这一方面仍然有许多探索的空间.六, 讨论与总结人类对基因的认识,从以往的对单个基因的了解,上升到在整个基因组水平上考察基因的组织结构和信息结构,考察基因之间在位置,结构和功能上的相互关系.这就要求生物信息学在一些基本的思路上要做本质的观念转变,本节就这些问题做出探讨和思索.启发式方法:Simond在人类的认知一书中指出,人在解决问题时,一般并不去寻找最优的方法,而只要求找到一个满意的方法.因为即使是解决最简单的问题,要想得到次数最少,效能最高的解决方法也是非常困难的.最优方法和满意方法之间的困难程度相差很大,后者不依赖于问题的空间,不需要进行全部搜索,而只要能达到解决的程度就可以了.正如前所述,面对大规模的序列和蛋白质结构数据集,要获得全局结果,往往是即使算法复杂度为线性时也不能够得到好的结果,因此,要通过变换解空间或不依赖于问题的解空间获得满意解,生物信息学仍需要人工智能和认知科学对人脑的进一步认识,并从中得到更好的启发式方法.问题规模不同的处理:Marvin Minsky在人工智能研究中曾指出:小规模数据量的处理向大规模数据量推广时,往往并非算法上的改进能做到的,更多的是要做本质性的变化.这好比一个人爬树,每天都可以爬高一些,但要想爬到月球,就必须采用其他方法一样.在分子生物学中,传统的实验方法已不适应处理飞速增长的海量数据.同样,在采用计算机处理上,也并非依靠原有的计算机算法就能够解决现有的数据挖掘问题.如在序列对齐(sequence Alignment)问题上,在小规模数据中可以采用动态规划,而在大规模序列对齐时不得不引入启发式方法,如BALST,FASTA.乐观中的隐扰生物信息学是一门新兴学科,起步于20世纪90年代,至今已进入"后基因组时代",目前在这一领域的研究人员均呈普遍乐观态度,那么,是否存在潜在的隐扰呢不妨回顾一下早期人工智能的发展史[11],在1960年左右,西蒙曾相信不出十年,人类即可象完成登月一样完成对人的模拟,造出一个与人智能行为完全相同的机器人.而至今为止,这一诺言仍然遥遥无期.尽管人工智能研究得到的成果已经渗入到各个领域,但对人的思维行为的了解远未完全明了.从本质来看,这是由于最初人工智能研究上定位错误以及没有从认识论角度看清人工智能的本质造成的;从研究角度来看,将智能行为还原成一般的形式化语言和规则并不能完整描述人的行为,期望物理科学的成功同样在人工智能研究中适用并不现实.反观生物信息学,其目的是期望从基因序列上解开一切生物的基本奥秘,从结构上获得生命的生理机制,这从哲学上来看是期望从分子层次上解释人类的所有行为和功能和致病原因.这类似于人工智能早期发展中表现的乐观行为,也来自于早期分子生物学,生物物理和生物化学的成就.然而,从本质上来讲,与人工智能研究相似,都是希望将生命的奥秘还原成孤立的基因序列或单个蛋白质的功能,而很少强调基因序列或蛋白质组作为一个整体在生命体中的调控作用.我们因此也不得不思考,这种研究的最终结果是否能够支撑我们对生物信息学的乐观呢 现在说肯定的话也许为时尚早.综上所述,不难看出,生物信息学并不是一个足以乐观的领域,究竟原因,是由于其是基于分子生物学与多种学科交叉而成的新学科,现有的形势仍表现为各种学科的简单堆砌,相互之间的联系并不是特别的紧密.在处理大规模数据方面,没有行之有效的一般性方法;而对于大规模数据内在的生成机制也没有完全明了,这使得生物信息学的研究短期内很难有突破性的结果.那么,要得到真正的解决,最终不能从计算机科学得到,真正地解决可能还是得从生物学自身,从数学上的新思路来获得本质性的动力.毫无疑问,正如Dulbecco1986年所说:"人类的DNA序列是人类的真谛,这个世界上发生的一切事情,都与这一序列息息相关".但要完全破译这一序列以及相关的内容,我们还有相当长的路要走.（来源 ------[ | 生物信息学研讨组]）生物信息学（Bioinformatics）是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。其研究重点主要体现在基因组学(Genomics)和蛋白学(Proteomics)两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信息。生物信息学是一门利用计算机技术研究生物系统之规律的学科。目前的生物信息学基本上只是分子生物学与信息技术（尤其是因特网技术）的结合体。生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据，其研究工具是计算机，研究方法包括对生物学数据的搜索（收集和筛选）、处理（编辑、整理、管理和显示）及利用（计算、模拟）。1990年代以来，伴随着各种基因组测序计划的展开和分子结构测定技术的突破和Internet的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。对生物信息学工作者提出了严峻的挑战：数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？生物信息学的另一个挑战是从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质结构。这个难题已困扰理论生物学家达半个多世纪，如今找到问题答案要求正变得日益迫切。诺贝尔奖获得者W. Gilbert在1991年曾经指出：“传统生物学解决问题的方式是实验的。现在，基于全部基因都将知晓，并以电子可操作的方式驻留在数据库中，新的生物学研究模式的出发点应是理论的。一个科学家将从理论推测出发，然后再回到实验中去，追踪或验证这些理论假设”。生物信息学的主要研究方向： 基因组学 - 蛋白质组学 - 系统生物学 - 比较基因组学 姑且不去引用生物信息学冗长的定义，以通俗的语言阐述其核心应用即是：随着包括人类基因组计划在内的生物基因组测序工程的里程碑式的进展，由此产生的包括生物体生老病死的生物数据以前所未有的速度递增，目前已达到每14个月翻一番的速度。同时随着互联网的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。然而这些仅仅是原始生物信息的获取，是生物信息学产业发展的初组阶段，这一阶段的生物信息学企业大都以出售生物数据库为生。以人类基因组测序而闻名的塞莱拉公司即是这一阶段的成功代表。 原始的生物信息资源挖掘出来后，生命科学工作者面临着严峻的挑战：数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？生物信息学产业的高级阶段体现于此，人类从此进入了以生物信息学为中心的后基因组时代。结合生物信息学的新药创新工程即是这一阶段的典型应用。
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2022年青岛农业大学 研究生 复试内容已经公布，以下是相关内容，供大家参考：
本次复试方式为 网络远程复试 ，使用学校规定的网络复试平台。复试采取“双机位”的形式，复试过程遵循“三随机” 工作 机制。
复试内容包括综合测试、思想政治素质和品德考核等，同等学力考生还需参加加试科目 考试 。 1．加试科目考试 由相关学院组织，以同等学力身份报考的考生，复试前应加试报考专业规定的两门加试科目（详见我校《2022年硕士研究生招生 专业目录 》公布的各专业加试科目）。加试科目每门满分100分，合格线为60分。加试科目成绩不计入考生复试总成绩，成绩达不到合格线要求者不能参与复试录取排名。加试科目考试时长见相关学院硕士研究生招生复试录取细则。 2.综合测试 综合测试包括专业课考试、 面试 、英语听力与英语口语四个复试项目，由各学院组织，综合测试考试时间原则上20分钟，满分100分。综合测试各项目分值分别为专业课考试30分、面试60分、英语听力5分、英语口语5分。复试项目考核方式、合格线由各专业（领域）自定，并在学院硕士研究生招生复试录取细则中公布。综合测试成绩和初试总成绩按计算方式计入考生总成绩。 （1）专业课考试 考试科目为我校《2022年硕士研究生招生专业目录》公布的各专业要求的考试科目。 （2）面试考核基本内容 专业素质和能力：考生综合运用所学知识观察问题、分析问题和解决问题的能力，对本专业发展动态的了解及发展潜力，创新精神（学生参加创新 创业 大赛获奖情况）、科研创新能力（学术学位硕士研究生专业考生）或实践能力、职业精神、职业能力（专业学位硕士研究生专业考生）； 综合素质和能力：大学期间的综合表现（荣誉或奖励情况）、事业心、责任感、纪律性、协作性和心理健康情况，人文素养、举止、表达和礼仪等。 考生应提前准备好学业成绩单、参加创新创业大赛等获奖 证书 、奖学金证 书 、参加 志愿 服务活动获奖证书、 毕业 论文、科研成果、实践(实验)能力材料（参加专业实践成果材料、操作过的大型仪器设备清单等），其他荣誉或奖励证书、专家推荐信等电子材料（具体提交材料及要求以“学院硕士研究生招生复试录取细则”公布为准）。 （3）英语听力及英语口语 主要考核考生的英语听说等交流能力。 3.思想政治素质和品德考核 由学院负责组织，应给出考核评语，考核结果为合格和不合格，考核不合格的不予录取。主要内容包括考生的政治态度、思想表现、道德品质、遵纪守法、诚实守信、工作 学习 态度、职业道德、心理健康情况等方面。通过审查档案材料、单位鉴定意见和面试、面谈等方式进行审核，必要时可采取“函调”的方式。考核结果不计入复试总成绩。
（一）总成绩计算方式 考生总成绩＝初试总分/5×70%+综合测试成绩×30%。 （二）总成绩排名方式 1.全日制考生和非全日制考生按复试专业（领域）总成绩分别排名。 2.按各批次对复试合格的考生分别进行总成绩排名。 3.总成绩相同的考生排名顺序由院工作小组确定相关办法，并在学院硕士研究生招生复试录取细则中公布。 （三）拟录取名单确定方式 1．各专业（领域）拟录取人数不得多于学校下达的招生计划。 2.按批次对复试合格的考生按照总成绩由高到低依次录取。 3.拟被录取的各专业（领域）考生选择同一导师的，根据专业（领域）分配给导师的招生计划数，按照选择该导师考生的总成绩由高到低进行依次排名确定。 4.所有拟录取考生必须参加复试，不参加复试的不予录取。 （四）录取类别 1.非定向考生：档案转入我校的考生均录取为非定向研究生，毕业后与用人单位双向选择 就业 。 2.定向考生：档案不转入我校的考生均录取为定向研究生，录取前考生本人、工作单位与我校签订《定向就业培养协议书》，毕业后按协议回定向就业单位工作。 （五）严肃考风考纪 考生应自觉树立遵章守纪、诚实考试的意识。复试期间，考生应自觉遵守考场规则及本人所签署的《诚信复试承诺书》等内容，在我校复试（含调剂）工作结束前不得对外透露或传播复试试题内容等有关情况。 严格按照相关规定，严肃查处违规违纪行为。对在复试过程中有违规行为的考生，一经查实，即按照有关规定严肃处理，取消录取资格，记入《考生考试诚信档案》。研究生 新生 入学后3个月内，学校将对所有考生进行全面复查。复查不合格的，取消学籍；情节严重的，移交有关部门调查处理。
以前是在教务信息网，现在好像都没了，有一个毕业论文格式，可以参考！！！
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